【戴季全社長專訪簡立峰】AI 時代,台灣不可被取代的關鍵優勢是什麼?

中美貿易戰正在急速重組全球產業競合局面,對生產鏈與銷售通路遍佈全球的台灣業者而言,這個時機點是市場淘汰加速的生存關卡,也是最好的產業升級契機。

台灣過往靠著高科技製造業與精密代工服務起家,撐起了 90 年代的電子出口產業榮景巔峰。但全球產業板塊開始往數位化方向位移後,台灣早年的產業優勢光環開始褪色,創新腳步停滯不前。眼看著軟體服務、AI 服務業者相繼在全球市場中取得決定性的領頭角色,我們仍深陷困境當中。

Google 台灣董事總經理簡立峰認為,現在正是台灣最好的升級時刻。在 AI 時代中,能處理高速運算的智慧汽車主機板、能即時辨識火災與車禍的智慧攝影機,這些服務的基底仍是精良的晶片設計與製造,這正是台灣在國際分工鏈上不可被取代的優勢。「軟硬整合」會是台灣可以大膽往前邁進的關鍵一步,這也是台灣唯一能夠再度以 B2B 品牌站上國際舞台的機會。

但台灣的人才資源與投資環境,是否足以支撐產業備足 AI 時代的競爭能量?產業、公部門與學術機構的角色該如何思考彼此的分工合作關係,才能讓台灣在 AI 時代發展與累積出全新的戰略優勢?

採訪:《科技報橘》社長戴季全   文字、整理:鄒昀倢

圖右為 Google 台灣董事總經理簡立峰,圖左為《科技報橘》社長戴季全。

美中貿易大戰,台灣製造業的國際分工角色「升級」的時機到了

《科技報橘》社長戴季全(以下簡稱「戴」):中美貿易戰的一環,不少國際與大陸設廠台商,近期紛紛開始把部分資金移回台灣、擴大台灣的投資與研發能量;針對這個現象,Google 怎麼觀察市場變化?採取的行動是什麼?

Google 台灣董事總經理簡立峰(以下簡稱「簡」):AI 時代硬體發展越來越重要,AI 的應用中,硬體平台不只在手機,也在智慧家庭和智慧汽車等;但不管是什麼樣的新應用,都需要相應的硬體平台。

在系統相關軟體上,Google 台灣團隊一直都是研發重鎮;加上併購 HTC 硬體團隊的整合(編按:Google 於 2017 年 9 月宣布以 330 億台幣併購 HTC 手機 ODM 部門), Google 台灣團隊已經是亞太地區最大的研發基地事實上,Google 這幾年投資台灣的規模持續在成長,今年更是明顯 從 Google 的角度,AI 時代很多元的硬體跟台灣有關,事實上這是對台灣最大的機會,我相信這樣的配置都跟這樣的趨勢變化相關。

戴:那未來幾年,Google 會繼續採取擴大跟台灣的單點合作,或是亞洲其他地區一樣會發展類似規模和強度的佈局?

簡:Google 這些佈局不是單點或非單點的選擇,而是,這麼巧 Google 總部研發就是在台灣。

Google 發展硬體是說「made by Google」,我們非常重視以 Google 為核心的智慧型手機服務,因為在 AI 的時代,手機是智慧型代理人概念。Google 的手機概念不是純粹的手機,而是讓 AI 服務和手機無縫接軌。Google 即時翻譯就是例子,用戶在視訊會議時,機器和人聲已經可以同步辨識了,這個服務非常多人在使用;要能即時做到,需要高度的頻寬,在硬體方面要客製化、個人化,所以軟硬整合很重要。

Google 台灣團隊發展了 13 年,長期培養了很強的軟、硬整合全球團隊(編按:例如 Google Chrome OS 和 Android 團隊都在台灣),在 AI 時代正好跟台灣的硬體供應鏈整合。事實上,不只是 Google 看到台灣優勢,微軟、AWS 等其他國際網路軟體大廠也都看到,所以才會在台灣設研發中心。我覺得長期來看,全球網路大廠只要需要思考硬體整合,大概都脫不了思考跟台灣整合合作的可能

AI 終端多元化衍生晶片需求,台灣在「軟硬整合」擁有絕佳位置

戴:這跟「邊緣運算」趨勢也有關係,在 client 端運算決策,不是全部在 cloud 端。剛剛你講的手機個人化,是不是代表硬體還是有既定標準,但是在 AI 的部分要透過每一個用戶每日使用的智慧裝置去蒐集、累積 Data ,然後在邊緣端去訓練個人化 AI?

簡: 對,你講這就是重點。為什麼終端需要運算?舉例,現在很常被應用的人臉識別,就是用戶打開手機,裝置端開始學習辨識。

為什麼這個是重點?因為終端的硬體標準現在還沒有成立,百家爭鳴。大家都在爭奪那個機會,就是 AI 時代的晶片 。譬如說你看 Google 在雲端技術有 TPU 晶片,在手機端、在 edge 端也會需要,因為終端裝置開始不斷做 machine learning,未來,用戶個人的行為都在手機端學習,所以手機端也要有一個學習的晶片。

邊緣趨勢另一個重點是,隱私權問題要怎麼克服?歐盟 GDPR 的隱私權規範後,資料都不能存在雲端,只能存在終端,而且使用者對這些資料有控制權,使用者若在終端刪除資料,雲端的資料同步也要刪除。所以,網路服務業者會越來越不想把資料放到雲端去,寧可在終端完成。

這給台灣硬體產業一個新的機會。那個「終端」不一定是手機,也可能是智慧音箱、智慧汽車,於是終端變得很重要,除了 computing power 變強,資訊安全也要變強 類似銀行保險櫃的概念,手機也要有一個 data 的保險櫃。這樣的 new design,未必由現有的晶片公司來主導。

中國大陸很多新創在講 AI 晶片是一個新的機會,可是這新的機會到底是哪些人、哪些企業扮演最終關鍵角色?現在還不知道,可是我們知道這對台灣既有的半導體一定有利。

戴:那軟體呢?

簡: 台灣做軟體的人應該好好利用這個概念。我們一直在講台灣應該做軟硬整合,有一個硬體劇烈變化正在發生,如果很多的應用還是太純網路,跟硬體沒有用在一起,那不是浪費嗎?

戴:AI 的發展是有可能是用「超車」的嗎?譬如說,以前可能是用市話,後來可能有行動手機,而中國大陸的發展是跳過市話的發展路徑,直接跳到智慧手機普及。AI 的產業發展有可能用這樣的概念來理解嗎?

簡: 有點不幸(笑),我現在看法是,AI 應用是有延續性的,不會橫空跳躍超車。我們今天講 AI 其實就是 Digital Transformation,這是「數位轉換」的新階段而已,並不是一個全新的事情。

AI 的實現,必須來自產業的雲端化,之後行動化、取得 data 後才有 AI。前面三者沒有要直接跳到 AI,能夠這樣直接跳的,只有半導體

戴:所以這樣看來就是不完整的。

簡:對,如果你是做半導體的,原來就支援這三件事情。產業在雲端化的時候,往 server 走,台灣半導體是協助產業做 server。在 mobile 時代研發行動晶片,所以當 AI 的時候,也可以繼續往前走。

可是 AI 的應用層面上,資料是需要累積的,這沒有彎道超車,因為連資料累積都還是在直線加速的初期階段,而且越加速越快。非要講一個彎道超車,智慧汽車是全新的,你可以說他是彎道超車,可是汽車這個彎道對台灣來說太彎了,不容易。

當汽車變成裝著輪子的電腦,PC 王國台灣可以做什麼?

戴:智慧汽車的彎道超車,具體可能怎麼發生?

簡:智慧汽車是全新的產品。可是這對台灣來說恐怕是最難的產業,台灣汽車自主這麼多年都沒有成功,根本問題是台灣 home market 很難養出自有供應鏈。智慧車又更難,Tesla 是已經接到訂單,但車子還做不出來,就代表這不只是設計生產的問題,還有是供應鏈的問題。

如果要從台灣的機會來討論,智慧汽車有一個新的問題:「智慧汽車到底是汽車還是電腦?」有一個簡化是「智慧汽車是裝著輪子的電腦」,這樣討論問題的話,那對台灣 PC 產業就是一個新的機會。

PC 產業現在還有一件很重要的東西,握在台灣手上,就是主機板,因為主機板都沒人在做。智慧車如果是一台裝著輪子的電腦,智慧汽車產業就需要運算能力超強的主機板,這件事情台灣可以做。至於智慧車的應用層,我還是看不出來我們有優勢。

善用 B2B 的利基,台灣才能在 AI 時代順勢發展絕對優勢

戴:所以從台灣舊的產業利基上起跑,我們要如何建立在新產業發展浪潮底下的優勢?產業應該用這種方式思考自己的國際分工地位嗎?

簡:我覺得我們根本上要思考兩件事,然後重新思考台灣的產業戰略應該怎麼設計和發展。

第一,台灣年輕一代很難接受我們沒有 B2C 產業。 我們沒有品牌,這可能就是我們的現實。那可不可以大家接受台灣原本就很強的 B2B 產業,然後強化台灣這個「有品牌」的 B2B 產業? 台達電的電源供應器世界第一;聯發科也是 IC 晶片設計的品牌強者。從這一個觀點來看,台灣沒有需要從彎道超車的概念來想下一步。

簡單比喻就是說,你知道車子開的方向,你不是「超車」他,是「靠過去」,利用原來的優勢繼續靠過去,在這種情形下台灣在 AI 時代就很多東西可以做。

我舉一個最簡單的例子,上次在半導體年會我在討論:「到底什麼東西是台灣的軟硬整合應該去做的?」

我認為智慧相機最容易「靠上去」。Google 所有跟相機有關的團隊,在台灣都有人。意思就是,台灣擁有非常完整的相機供應鏈和人才;而 AI 技術現在最成功的應用領域,是電腦視覺、影像辨識,相機下一步的發展,就是 AI。

我可以再更近一步舉例。台灣工業電腦是世界第一,全世界的街頭監視器,很高比例是台灣製的。如果這些監視器如果可以自動辨識車禍、火災,那我們的工業電腦是不是就升級了?它是一個工業電腦的「服務」。現在大家在談智慧城市,當車禍發生時,智慧監視器可以先報案。現在生活中不是,現在是車禍發生後有人死了再去找監視器。

把原先完全不叫「服務」的「產品」稍微改一下,就變成服務了,那這就是一個機會。這個機會別人不容易做,為什麼,因為那個工業電腦、監視器,整套的維護管理,有很高的跨入門檻,首先它現在是 low margin(編按:低毛利),第二個是它 deployment(編按:佈建)成本非常非常高,另外你要做到風吹日曬雨淋都不會壞其實不容易。但這個苦工的基礎,台灣都已經有了,就是沒有把它加上 AI。

發展 AI 時代的產業優勢,公部門要做驅動市場的領先者

戴:如果這個智慧監視器前置成本那麼高,看起來勢必得在公領域發生,你認為在推動新的 AI 產業發展,公部門應該做什麼、在其中扮演的角色是什麼?

簡:假如今天政府想要變成一個引領者,他要先把全台灣的監視器都變成智慧服務。可是台灣公領域制度把台灣看太大,好像每一個地方要管的事情有多大多少一樣,所以每個鄉里自己管自己的燈,自己管自己的監視器,結果所有的監視器沒辦法串連。內政部花很多年想嘗試推動但做不到,因為原先監視器開發的時候就是不同系統。

軟、硬體人才沒交集,代表過往 10 年台灣沒有思考世代整合問題

戴:現在台灣政府可以做到的程度,大概就是說「我這個試辦區域給你,你來申請」,可是看起還好像是政府要主導。

簡:這又一個大問題了。我自己非常、非常相信 AI 帶給台灣的機會,會跟其他國家很不一樣。PC 時代,辦公室軟體人才和電腦製造硬體人才,彼此中間有很大的鴻溝,到了網路時代,gap 更大,兩邊人完全沒有交集。

但是,只有在 AI 時代裡頭,做 AI 軟體人才跟作硬體的人才,交集點比較高 ;因為,AI 是在最先進的裝置(硬體)上運作。台灣應該把握它,但不是什麼都做,台灣沒有這個條件什麼都做。譬如說智慧汽車,我們到底該做哪個部分?我們要想清楚,不是全部,不可能。因為台灣人口就那麼少,策略思維是重要的。

好,回到實務面, 公部門必須引導這兩個產業有交集,但應該怎麼做? 台灣 40 歲以下新創很少碰硬體的,他們的工作經驗沒有硬體。硬體企業老闆這幾年一直想要投資新創,但沒有案子可以投,就是因為這些新創的方向和硬體無關。

台灣的問題是一個很奇怪的 mis-match(編按:在這裡指的是產業的『不交集』),這個現象別的國家很少發生 大部分的國家產業,如果有一個新興產業,一定跟舊產業有連結;但台灣不是。

網路產業算是台灣新興產業,網路產業相對容易上手,但它離台灣的優勢越來越遠。這十幾年,台灣沒有什麼巨大成功的網路上市公司,因為網路業是非常適合大國崛起式的產業。那問題就來了。政府政策上,為什麼台灣發展網路產業,會誤用大國思考,而沒有辦法和硬體產業優勢結合?因為台灣軟體人才和硬體人才彼此之間沒有交集。

貓餵食器就是很典型的台灣個案。線上募資案非常成功,創業團隊一開始覺得自己有本事可以做,但最終他們沒有成功應用台灣的硬體產業優勢,因為初始量產規模太小,台灣硬體廠沒人想接。而這些純軟體出身的創業者,又很容易低估硬體製造的成本。

結果就是, 台灣做軟硬整合跟在矽谷做變得一樣難,完全沒有發揮台灣優勢 貓餵食器如果可以從鴻海抓幾個人,可能問題輕易就解決了,但這些事情沒有在台灣發生,而是在深圳發生了。我有兩個同事也出去創業做 Android notebook,所有團隊都台灣人,但他們位置選在深圳,創業一下就做起來了。

為什麼台灣硬體廠投資新創,過去幾年成功案例這麼少?

戴:所以現在全球的趨勢上,從純軟體面起家的團隊要去發展一些新的硬體,去深圳會是這些團隊的直覺選擇?

簡: 對,我這件事講了已經十年左右了,深圳崛起了,今天不管是哪個創業家,不管是在法國、美國、台灣、日本,如果你要做硬體、做軟硬整合,都深圳了。我們剛剛講的台灣優勢在過去十年其實一直在削弱。

台灣軟新創和硬代工怎麼矛盾怎麼辦?我自己覺得本質上應該是容易的,新創團隊在思考方向時,就先想好台灣硬體產業會需要它;要併購他,若從一開始的規劃是這樣想,最後很自然會發生。可是如果他們一開始想的是要成為一間成功的網路公司,那就沒機會了。而代工廠,要試著從等待需求產生,用最短時間找到製成解決方案以降低成本的方式運作。

大學追求的研究題目,都不是台灣最有優勢的題目

戴:整體來說,台灣的人才與台灣在未來國際產業分工上的角色是斷鏈的,傳統的硬體代工有很明確的國際定位角色,但是我們的人才還沒有找到最適合一展長才的角色?

簡: 這就是我一直覺得台灣很尷尬的地方。台灣的硬體公司,每天都跟全世界最重要的公司來往,閱讀的東西都是全世界最新的東西。可是我們有一堆素質極高的年輕世代去創業後,每天很認真,卻連公司要長到 20 個人都很難,每天接觸的人跟公司都不是世界最頂尖的。

戴:你認為這個現象的根源來自於哪裡?

簡:這個根源,我要從一個比較遠的地方談回來,大學教育。

大學教授選研究題目,完全根據歐美國家的研究方向 。可是歐美國家的優勢是,他們是一個英語共同市場,所以沒有市場大小問題,只要用英語都可以銷售,所以他們的研究題目方向,都是 B to C。 台灣有一個非常獨特、全世界都沒有的 hardware B2B 優勢,這些優勢完全沒有反映在我們的學術研究議題上。所以台灣教授教最優秀的學生追美國的題目,講白一點,這不適合台灣。

過去清交和半導體關係還蠻近的,但那個時代也過去了。

台灣的教授和他們所建構的教育體系,完全照歐美走,那你就沒有辦法在題目上關照台灣產業,可是,你不能說這全部都是教授們的問題 。科技部一年不知道幾千個計畫下去,那些計畫幾乎一開始就沒有辦法跟台灣業界做結合,為什麼?教授選才,他是論文要上、要升等,如果一個教授選擇做日月光製程相關題目,他是沒有辦法發表論文的。

戴:所以大學應該在扮演產業與學界銜接的角色要更積極?

簡: 成功的大學,他跟產業基本上是銜接在一起的,而且成功的大學要為產業的下一步做思考。 可是我們不是,我們大學沒有在思考產業。美國制度允許教授跟產業綁在一起,所以你可以看到 Google 高層,都是史丹佛教授出來的,他們把史丹佛研究的議題落實在企業上。到了企業當董事後,發現了問題,再帶回學校給最聰明的學生做研究。

戴:那為什麼以前竹科可以給清交這樣的可能性,現在反而比較沒有這樣的彈性空間?

簡:那是時代剛剛好。我們交大的前校長張俊彥(編按:被譽為台灣半導體之父)過世了,他們的時代,學校在建半導體 LAB,industry 也在建半導體 LAB,兩個是在一個交界的地方。開始做 IC 設計的時候,大家是差不多。

現在,大學電腦科系學生都在做 AI,這個轉變快到有點可怕,快到說不定,對台灣的產業銜接是完蛋的結果。Google 最近到校園去做大量招聘,我問學生有沒有誰不用 machine learning 的,沒有。意思就是說,現在每個人都在做 machine learning、做 AI。台灣當然要發展 AI,machine learning 當然重要,可是台灣有很多既有的東西,譬如說 IC 設計基礎,現在學校不學。

簡立峰(左)與戴季全(右)從台灣的大學教育現況回推產業發展的瓶頸為何。

為什麼我們沒有新興產業?在政策上台灣做錯了一些事情

戴:所以產業也有問題,不只是學校的問題?

簡:對,我們可以這樣講,台灣沒有新興產業,造成學校新興領域跟台灣新興產業沒有辦法交集。但台灣沒有新興產業這件事情,你倒回來看日本有沒有新興產業,沒有。德、法都沒有。那意思就是說,新興產業並不容易。

新興產業是要有新時代的人才,大部分的國家是發展到了一個高原期之後,每年產生的人才回到舊產業就差不多了,沒辦法再冒出來。那政府要做到讓新興產業有可能出來需要做什麼?回過頭來看,就是我們可能做錯一些事情。 我們對於獎勵新創、獎勵新興產業過度保守。我們一切都要公平、不偏愛他、沒有稅制優惠、對人才沒有優惠 ,那當年我們是這樣給新竹科學園區的,等到我們把那些東西都要求公平的時候,你會發現新興產業永遠被夾殺。

一般的講法是說,我今天要做新創、聘十個工程師,搶不過聯發科、鴻海,可是如果國家給我一些 incentive program(編按:獎勵計劃)可能可以聘到這些人,但是現在沒有辦法這樣。

「台灣的人才,被社會主義齊頭式平等的概念浪費了。」

戴:可是即便是大廠,他連聘工程師都覺得不夠。

簡:既有的大廠對工程師的使用不夠有效率。譬如說,台積電、聯發科的 pay 是全台灣最高的,但進來的工程師沒有再去區隔他,我覺得台灣對人才有一點浪費,這一點我真的是覺得好可惜。 一次招聘可能 300 人,可是這 300 人可能有 30 人是世界級的;有一些人是一般的,薪水卻沒有區分。跟公部門體制相同,社會主義齊頭式平等的概念,那麼那 30 個人要嘛就離開,要嘛就這輩子不會努力…..

代工廠裡頭的每一個人角色地位是水平的,資通訊業是一個人才排擠型的產業。資通訊產業把所有人才都吸進去,一個台大資工系學生,你畢業後要去台積電還是自己創業?十之八九去台積電,你三年創業沒成功就損失八百萬台幣。如果你聘十個人,你就八千萬台幣,是一種 opportunity cost(機會成本)的概念。

戴:台灣在接下來的十幾二十年,可以沒有新興的產業,仍然可以維持一定的國際分工優勢嗎?

簡:台灣如果繼續沒有新興產業,優秀人才會自己找到出路到別的國家去。

戴:這聽起來不是已經在發生了嗎?

簡:已經在發生了。可是還有一點點空間。因為現有市場的工程師還沒有離開職場。德國因為少子化,延後到 68 歲才能退休,所以當台灣因為少子化問題,20 多歲工程師大量減少的時候,不會馬上看到缺工,我們還有機會在 5-10 年創造一點新興產業的機會。再晚就沒有了,因為,台灣沒有人了。

戴:如果,台灣今天要比較積極的加速這個新興產業發展,有哪些事情要做,或哪些事情是不要做的?

簡:就是投資錢,而投資的概念,是要點火的意思。亞洲矽谷政策在邏輯上是對的,可是讓政府當那個投資的人,就會變得很艱難。政府有太多的社會責任,投資不准損失,一個不能損失的投資,就不叫 venture capital(風險創投)了。

台灣要有新興產業,最需要的是 Pre A 或是 A 輪的錢。才可以讓有膽子、有技術、有優勢策略的人,出來招兵買馬,找到更多綠林好漢,然後才有可能推動新興產業。

簡單說,台灣需要資本市場,但全球資本市場的短期狀況對台灣很不利。2008 年金融風暴,到今年剛好一個十年的循環,VC 的錢基本十年都要贖回,所以投資的公司如果沒有 IPO 就麻煩了,很快的,這些沒有 IPO 的投資人會斷頭慘賠,又碰上今年經濟不佳,明年其實是資本市場很壞的一年。

這個短期現象,對台灣新創會有傷害。這個時候,政府該做 bridge、扮演投資點火的角色。只是說這個點火的東西,要有點聰明的方法。政府的邏輯應該是我一塊,人家丟十塊。而不是人家丟一塊,我丟十塊。

戴:是我丟一塊人家丟十塊,還是我丟十塊人家丟一塊?

簡:邏輯上是應該兩個都有,看那件事情當時是怎樣。如果大家都不投資的時候,你要投,讓那個價值上升。另外一種別人都投的時候,其實政府是可以退,可是那一塊錢,在某種邏輯上也是算 support。原則上政府應該是雪中送炭,但是雪中送炭公務員壓力太大,因為你沒有打算把那些錢丟到水裡。

「台灣的錢是全世界最保守的錢。

戴:所以說他這個關鍵還是在錢。

簡:對。可是政府一定會告訴你應該是由民間來投資,這種 venture 的東西政府是無力去投。 所以過去行政院開發基金的方法,就是把錢給其他的 VC 去投,現在有一點自己要來,自己要來就更直接一點,當然風險就更高。

台灣的社會氛圍來講,這壓力太大。因為大家馬上會覺得這些錢不見了。可是事實上那個錢是想要把餅做大。我們現在沒有改善這個投資結構的話,其他都太難。如果不行的話,還是循現有市場的法則,大家各自想辦法。現在幾乎你看到年輕團隊都自己到處找,去國際找,也是一個辦法。

戴:所以重點是錢,但投資的 item 是人。

簡:一定要投資在人身上。我們可以看到 台商手上很多錢。銀行有很多錢。可是你可以看到錢都沒有投資在這些人身上

戴:都還是看在股市、基金、房子。

簡:我們大概是全世界最保守的錢,因為社會氛圍不好的時候,錢都會變得很保守。這又回到一個根本問題,這 20 年來台灣的社會氛圍不好,對未來沒有充滿希望。所以人口袋的錢也是拿不出來。

我們擁有比例最高的錢存在銀行裡,卻沒有投資新創,所以不投資是一個根本, 就像日本一樣。我們的問題照著日本走,日本擁有世界最多的錢,可是日本人不投資日本。日本人不投資日本,台灣人也不投資台灣,我們都不要去要求外國人來投資台灣,是台灣人要不要投資台灣。因為那社會氛圍你會覺得說氛圍不好,成功率不高。

戴:那怎麼辦?

簡:這時候就是英雄造時勢。一種是時勢造英雄嘛,就是會有一個英雄出現,他改變了,他們發現說有機會了,你過低的時候他一定會回來。

這是為什麼現在台灣各種投資會回流,某種程度就是說你基本的 infrastructure 和人才都還在,沒破壞掉,可是薪資過低了,雖然低一點點可是就是有時人家會過來。可是如果你在政府效能上不高,讓他沒有辦法快速投資,你又錯過一次了。

(本文提供合作夥伴轉載。)

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